全面的经典的行人检测算法源码

资 源 简 介

全面的经典的行人检测算法源码

详 情 说 明

行人检测作为计算机视觉领域的经典课题，其算法演进反映了从传统图像处理到深度学习的范式转变。本文将系统梳理不同阶段的核心技术路线及其实现逻辑。

传统方法篇： 基于HOG+SVM的解决方案曾长期主导该领域，其核心是通过计算图像局部区域的梯度方向直方图构建特征描述符，再使用支持向量机进行分类。这种算法对光照变化和部分遮挡具有鲁棒性，但计算复杂度较高。

优化方向通常围绕特征计算加速和分类器改进展开，例如采用积分图加速HOG特征提取，或引入AdaBoost替代SVM提升实时性。值得注意的是，多尺度滑动窗口检测仍是这类方法的通用框架。

现代方法演进： 随着硬件发展，基于卷积神经网络的检测框架逐渐成为主流。Faster R-CNN通过区域建议网络实现端到端检测，YOLO系列则开创了单阶段检测范式。这些算法在准确率和速度上都实现了质的飞跃。

在MATLAB实现层面，传统方法更侧重矩阵运算优化。例如计算欧氏距离时，利用bsxfun函数避免显式循环；评估指标如PSNR的计算则涉及对数变换和均值平方误差的矩阵化处理。

针对EMD方法的改进通常聚焦在分解模态的筛选策略和端点效应处理上。而超声波测距的实现要点在于回波信号的时延检测，涉及带通滤波和阈值检测等数字信号处理技术。

这些经典算法的价值不仅在于其历史地位，更在于它们揭示的计算机视觉基础原理，这对理解现代检测系统仍具有重要启示意义。